遵义地区HIV-1的遗传多样性、耐药性及其分子传播网络：对精准防控的启示

《BMC Infectious Diseases》：Genetic diversity, drug resistance, and molecular transmission networks of HIV-1 in Zunyi: implications for precision prevention

　　**摘要****背景**HIV-1的遗传多样性及治疗前耐药（PDR）的传播对疫情控制构成重大挑战。中国西南部呈现异质性的HIV疫情，但地市级分子传播特征仍缺乏充分表征。贵州省遵义市在2023年和2024年分别报告1335例和1317例新发HIV病例，研究期间共报告新发病例2652例，感染HIV/AIDS的人数超过10000人。**方法**本研究选取231名新诊断个体进行HIV-1 *pol*基因扩增，其中成功获得208条序列。采用三种互补方法重建系统发育树：使用MEGA软件进行邻接法（NJ）和最大似然法（ML）分析，以及使用MrBayes软件进行贝叶斯推断（BI）。基于TN93模型下的成对遗传距离和分支支持度推断分子传播网络。利用斯坦福HIV耐药数据库评估PDR。应用逻辑回归分析PDR和聚集的相关因素。**结果**三种系统发育方法（NJ、ML和BI）产生了高度一致的树拓扑结构，为基因型分类和聚集模式的稳健性提供了有力支持。CRF07_BC（56.3%）和CRF01_AE（29.3%）为主要基因型。21.2%的参与者检测到PDR，且不同基因型间差异显著，CRF08_BC及其他重组型中检出率更高。分子网络分析初步识别出31个传播簇。排除8个自举支持值低于70的簇后，保留23个支持度良好的簇，涉及55条序列（26.4%），用于后续关联分析。大多数保留的簇规模较小，既有密集连接的子图，也有简单的线性链，表明传播模式具有异质性。单因素分析显示，婚姻状况、传播途径和教育水平与分子聚集相关。多因素校正后，仅婚姻状况与聚集独立相关；与已婚参与者相比，离异或丧偶参与者更不易被纳入分子簇中。**结论**遵义市的HIV疫情具有高遗传多样性、碎片化的分子传播网络及特定基因型聚集特征等特点。将分子网络分析与常规耐药监测相结合，可加深对当地传播动力学的理解，并支持中国西南部精准HIV防控策略的实施。